Kuidas korraldada mudeli metrikate põhjal anomaaliate tuvastamist?

Mudelil põhinevate metrikate anomaaliate tuvastamiseks saab kasutada mitmeid lähenemisviise:

1. Statistilised meetodid — näiteks kontrollkaardid, kus metrika väärtus, mis ületab seatud piirid (näiteks 3 sigma keskmisest), loetakse anomaaliaks.

2. Aja- ja seeriamudelid — kui metrikad kogutakse ajas, saab kasutada ARIMA, Holt-Winters või LSTM prognoosimiseks ja kõrvalekallete tuvastamiseks prognoosist.

3. Masinõpe — algoritmid, mis on treenitud normaalse andmestiku põhjal, näiteks Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, mis tuvastavad outliereid.

4. Reeglid ja lävitasemed — lihtsad heuristikad, näiteks kui täpsus langeb alla 0.7 või latentsus kahekordistub.

Python näide kasutades scikit-learn raamatukogu ja Isolation Foresti:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Oletame, et meil on ajaloolised täpsusmetoodikad
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # viimane on anomaalia

model = IsolationForest(contamination=0.1)
model.fit(metrics.reshape(-1, 1))
pred = model.predict(metrics.reshape(-1, 1))

# -1 näitab anomaaliat
anomaaliad = metrics[pred == -1]
print("Anomaalsed metrika väärtused:", anomaaliad)

Oluline on integreerida anomaaliate tuvastus jälgimisvoogu, koos häirete ja kiire reageerimise võimalustega.